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在上章节讲述到图像特征检测与匹配 ,本章节是讲述目标检测与识别。后者是在前者的基础上进一步完善。
在本章中,我们使用HOG算法,HOG和SIFT、SURF同属一种类型的描述符。功能代码如下:

import cv2
def is_inside(o, i):
 ox, oy, ow, oh = o
 ix, iy, iw, ih = i
 # 如果符合条件,返回True,否则返回False
 return ox > ix and oy > iy and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ih

# 根据坐标画出人物所在的位置
def draw_person(img, person):
 x, y, w, h = person
 cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)

# 定义HOG特征+SVM分类器
img = cv2.imread("people.jpg")
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
found, w = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), scale=1.05)

# 判断坐标位置是否有重叠
found_filtered = []
for ri, r in enumerate(found):
 for qi, q in enumerate(found):
 a = is_inside(r, q)
 if ri != qi and a:
  break
 else:
 found_filtered.append(r)
# 勾画筛选后的坐标位置
for person in found_filtered:
 draw_person(img, person)
# 显示图像
cv2.imshow("people detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如图所示:

Python 使用Opencv实现目标检测与识别的示例代码

这个例子是使用HOG特征进行SVM算法训练,这部分已开始涉及到机器学习的方面,通过SVM算法训练数据集,然后根据某图像与数据集进行匹配。

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。